An attention function can be described as mapping a query and a set of key-value pairs to an output, where the query, keys, values, and output are all vectors. The output is computed as a weighted sum of the values, where the weight assigned to each value is computed by a compatibilit...
Attention Is All You Need (Transformer) 是当今深度学习初学者必读的一篇论文。但是,这篇工作当时主要是用于解决机器翻译问题,有一定的写作背景,对没有相关背景知识的初学者来说十分难读懂。在这篇文章里,我…
梯度消失 梯度消失是指在反向传播时,随着神经网络层数的增加,梯度逐渐变得非常小,接近于零。这会导致早期层的权重更新变得极其缓慢甚至停滞,从而无法有效学习深层结构。 梯度爆炸 梯度爆炸是指在反向传播过程中,梯度逐层变得越来越大,导致权重更新过大,模型参数发生剧烈变化,可能导致数值不稳定、溢出或不收敛。 长短期...
英文原博客: Quick Insights of the Groundbreaking Paper - Attention Is All You Need - SXStudio引用信息作者: Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, …
原创| Attention is all you need 论文解析(附代码) 作者:杨金珊审校:陈之炎 本文约4300字,建议阅读8分钟“Attention is all you need”一文在注意力机制的使用方面取得了很大的进步,对Transformer模型做出了重大改进。 目前NLP任务中的最著名模型(例如GPT-2或BERT),均由几十个Transformer或它们的变体组成。
【Transformer系列(3)】《Attention Is All You Need》论文超详细解读(翻译+精读) 【Transformer系列(4)】Transformer模型结构超详细解读 Abstract—摘要 翻译 主流的序列转换模型都是基于复杂的循环神经网络或卷积神经网络,且都包含一个encoder和一个decoder。表现最好的模型还通过attention机制把encoder和decoder联接起来。
Self-attention, sometimes called intra-attention is an attention mechanism relating different positions of a single sequence in order to compute a representation of the sequence. 自注意力(Self-attention),有时也称为内注意力(intra-attention),是一种将单个序列中不同位置相关联的注意力机制,用于计算序列...
“Attention is all you need”一文在注意力机制的使用方面取得了很大的进步,对Transformer模型做出了重大改进。 目前NLP任务中的最著名模型(例如GPT-2或BERT),均由几十个Transformer或它们的变体组成。 背景 减少顺序算力是扩展神经网络GPU、ByteNet和C...
Transformer 是谷歌在 2017 年底发表的论文Attention Is All You Need中所提出的 seq2seq 模型,Transformer 的提出也给 NLP 领域带来了极大震动。现如今,不少模型还是以 Transformer 作为特征抽取机制 ,比如 BERT 就是从 Transformer 中衍生出来的预训练语言模型。
简介:论文《Attention is All You Need》 《Attention is All You Need》是一篇在2017年发表的具有里程碑意义的论文,它首次引入了基于自注意力机制的Transformer模型。这篇论文的核心贡献在于提出了一种新的架构,用以处理序列到序列的任务,如机器翻译,这种架构摆脱了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)的束...